1. ndarray的屬性

數(shù)組的屬性反映了數(shù)組本身固有的信息。常用的查看數(shù)組屬性的相關(guān)語(yǔ)法如下表格所示：

下面，我們將針對(duì)ndarray的各種屬性，進(jìn)行代碼演示。

代碼演示如下所示：

import numpy as np
score = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]])
print(score.shape)  # 數(shù)組維度的元組
print(score.ndim)  # 數(shù)組維數(shù)
print(score.size)    # 數(shù)組中的元素?cái)?shù)量
print(score.itemsize)  # 一個(gè)數(shù)組元素的長(zhǎng)度（字節(jié)）
print(score.dtype)  # 數(shù)組元素的類型

代碼運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：

注意：關(guān)于數(shù)組的維度，想知道數(shù)組有幾維，最簡(jiǎn)單的辦法就是看數(shù)組最外側(cè)有多少個(gè)中括號(hào)，以上代碼中傳入的數(shù)組score有兩個(gè)中括號(hào)，因此數(shù)組維數(shù)為2。

2. 數(shù)組的形狀

關(guān)于數(shù)組形狀，我們直接附上一段代碼來(lái)理解：

c = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]]])
print("c的數(shù)組維度：", c.shape)

以上代碼運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：

此處，輸出的結(jié)果(2,4,3)(2,4,3)(2,4,3)的含義為：在最外層有2個(gè)二維數(shù)組。在二維數(shù)組里面，有4個(gè)一維數(shù)組。在一維數(shù)組里，有3個(gè)元素。

3. ndarray的類型

dtype是numpy.dtype類型，基本上之前所接觸過(guò)的數(shù)據(jù)類型，這里面都支持。例如，bool、int32、int64、float32、uint8、complex64等等。

在我們創(chuàng)建array的同時(shí)是可以指定數(shù)組ndarray類型的。具體語(yǔ)法如下所示：

a = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]]], dtype=np.float32)
print(a.dtype)
print(a)

代碼運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：可以發(fā)現(xiàn)結(jié)果中的數(shù)組元素帶有小數(shù)點(diǎn)了。

當(dāng)然，數(shù)組也可以存儲(chǔ)字符串：

b = np.array(["python", "hello", "1"], dtype=np.string_)
print(b)

運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：

以上就是Numpy 數(shù)據(jù)處理 ndarray使用詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Numpy 數(shù)據(jù)處理 ndarray的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！